This is the Trace Id: 02e143519f00e72cc8aaad2dbf0eb23c
Siirry pääsisältöön
Microsoft Security

Mitä on kyberturvallisuuden analytiikka?

Lue, miten kyberturvallisuuden analytiikka auttaa organisaatioita hallitsemaan tietoturvariskejä tietojen analyysin avulla.
Tutustu tekoälypohjaiseen yhdistettyyn SecOpsiin

Kyberturvallisuuden analytiikan yleiskatsaus

Kyberturvallisuuden analytiikka on tapa hallita kyberturvallisuusriskejä ennakoivasti käyttämällä työkaluja, kuten suojaustietoja ja tapahtumien hallintaa (SIEM). Käyttämällä koneoppimista ja käyttäytymisanalyysia organisaatio- ja käyttäjätietojen analysointiin yritykset voivat ennustaa tai estää tapauksia sen sijaan, että niihin reagoitaisiin jälkikäteen.

Kun tietojen, sovellusten, laitteiden ja käyttäjätietojen määrä kasvaa, niitä on vaikeampaa seurata ja suojata manuaalisesti. Tietoturvatiimeillä on usein kymmeniä erillisiä työkaluja, jotka antavat satoja signaaleja tunnissa, mikä tekee mallien korreloimisesta manuaalisesti haastavaa ja työlästä.

Kyberturvallisuuden analytiikan avulla organisaatiot voivat:
  • Korreloida merkityksellisiä tietoja eri suojaustyökaluissa, ympäristöissä ja pilvipalveluissa.
  • Havaita uhat nopeammin. 
  • Parantaa tapausten käsittelyä. 
  • Arvioida riskit ennen kuin niitä käytetään hyödyksi.
  • Tehostaa prosesseja ja resurssien varaamista. 
  • Parantaa uhkatietämystä.
  • Lisätä tietoisuutta uhista ja niiden näkyvyyttä.

Keskeiset huomiot

  • Kyberturvallisuuden analytiikka on tapa hallita kyberturvallisuusriskejä ennakoivasti koneoppimisen ja käyttäytymisanalyysin kaltaisten tekniikoiden avulla, kerätä ja analysoida tietoja ja tunnistaa sitten mallit ja poikkeamat, jotka saattavat kertoa tietoturvauhista. 
  • Tyypillinen työnkulku sisältää tietojen keräämisen, tietojen normalisoinnin, tietojen analysoinnin, koneoppimisen ja tietojen visualisoinnin.
  • Organisaatiot käyttävät kyberturvallisuuden analytiikkaa sisäisten ja ulkoisten uhkien havaitsemiseen, tapausten hallintaan, riskien arviointiin ja tietoturvavaatimusten noudattamiseen.
  • Organisaatioilla on käytössä työkalut, kuten EDR, XDR, verkkoliikenteen analyysi, SIEM, SOAR, uhkien etsintä, uhkatiedot, UEBA, haavoittuvuuksien hallinta ja jatkuva valvonta.
  • Tärkeimpiä etuja ovat nopeampi uhkien havaitseminen, parannettu tapausten käsittely, riskien arviointi, tehostetut prosessit sekä entistä parempi uhkatietoisuus ja näkyvyys. 
  • Joitakin haasteita ovat tietosuojaan liittyvät huolenaiheet, aukot osaamisessa ja kehittyvät uhat.
  • Tulevaisuudessa kyberturvallisuuden analytiikan alalla voidaan nähdä kasvua generatiivisen tekoälyn käytössä, analyytikoiden osaamisen laajentumista, automaattista reagointia uhkiin ja enemmän optimointia.

Miten kyberturvallisuuden analytiikka toimii?

Kyberturvallisuuden analytiikassa kerätään ja analysoidaan tietoja eri lähteistä, jotta voidaan tunnistaa malleja ja poikkeamia, jotka saattavat kertoa tietoturvauhista. Nämä tiedot käsitellään sitten kehittyneillä analyyttisillä tekniikoilla, kuten koneoppimisella, jolloin mahdolliset uhat voidaan havaita ja käsitellä reaaliaikaisesti. Kyberturvallisuuden analytiikkaratkaisun tyypillinen työnkulku sisältää seuraavat vaiheet:
 
  1. Tietojen kerääminen. Se voi kuulostaa itsestäänselvyydeltä, mutta tehokas kyberturvallisuusanalytiikka käyttää kattavasti valtavaa määrää tietoja käyttäjiltä, päätepisteistä, reitittimistä, sovelluksista sekä tapahtumalokeja.

  2. Tietojen normalisointi. Raakadatan ylitarjonnasta ei ole hyötyä toiminnallisten tietoturvaa koskevien merkityksellisten tietojen tarjoamisessa. Tietojen normalisoinnin avulla tietoturvatiimit voivat koostaa tietojoukkoja eri lähteistä yhteen muotoon ja tehdä niistä yhteenvedon analyysin ja päätöksenteon tukemiseksi. 

  3. Tietojen analysointi. Kun tiedot normalisoidaan yhtenäiseen ja ymmärrettävissä olevaan muotoon, analyysi voi alkaa. Tässä vaiheessa tunnistetaan malleja ja merkityksellisiä tietoja useista näennäisesti erilaisista tietopisteistä. Käyttämällä työkaluja, kuten sääntöjä, työkirjoja ja kyselyjä, käyttäytymistrendit voidaan tunnistaa ja merkitä mahdollisiksi riskeiksi.

  4. Koneoppiminen. Massadatan analysointi vie aikaa ja resursseja, joita tietoturva-ammattilaisilla on vain rajattu määrä. Kouluttamalla koneoppimismalleja tunnistamaan uhkamalleja tai arveluttavia toimintoja tietoturva-ammattilaiset voivat käsitellä tietoja paljon nopeammin, havaita poikkeamia helpommin ja priorisoida tutkimuksia. Esimerkiksi käyttäjien ja laitteiden toiminnan analysoinnin (UEBA) työkalut käyttävät käyttäytymisanalytiikkaa, koneoppimisalgoritmeja ja automaatiota epänormaalin toiminnan tunnistamiseen organisaation verkossa. 

  5. Tietojen visualisointi. Massadatan tietoturvaa koskevat merkitykselliset tiedot voivat olla hankalasti käsiteltäviä ja vaikeaselkoisia, mikä voi olla haaste liiketoiminnasta ja tietoturvasta päättäville. Tietojen visualisoinnissa trendit, poikkeavuudet ja mallit esitetään graafisesti kaavioiden ja karttojen avulla, jotta monimutkaiset tiedot ovat helppokäyttöisempiä ja helpommin ymmärrettäviä. Helppotajuisten uhkatietojen avulla organisaatiot saavat kattavan kuvan uhkaympäristöstä ja voivat tehdä tietoon perustuvia tietoturvapäätöksiä.
Jotkin organisaatiot käyttävät pilvipohjaista SIEM-työkalua tietojen koostamiseen, ja nämä tiedot analysoidaan sitten koneen nopeudella mallien, trendien ja mahdollisten ongelmien tunnistamiseksi. Pilvipohjaisen SIEM:n avulla organisaatiot voivat tuoda omia uhkatietosyötteitään ja signaalejaan olemassa olevista työkaluistaan.
Käyttötapaukset

Kyberturvallisuuden analytiikan käyttöesimerkkejä

Kyberturvallisuuden analytiikan vahvuus on siinä, että tietoturva-asiantuntijat voivat löytää ja pysäyttää uhat aikaisessa vaiheessa, kun analytiikkaa käytetään yhdessä uhkien havaitsemisen ja reagoinnin kanssa. Tutustu esimerkkeihin siitä, miten organisaatiot voivat käyttää kyberturvallisuuden analytiikkaa.

Ulkoisten uhkien havaitseminen

Valvomalla malleja verkkoliikenteessä kyberturvallisuuden analytiikka voi tunnistaa mahdollisia hyökkäyksiä tai poikkeamia, jotka voivat merkitä suojausrikkomuksia. Näitä ovat esimerkiksi hajautettu palvelunestohyökkäys (DDoS), AiTM-hyökkäys haittaohjelma ja kiristysohjelma.

Vaarantuneen tilin havaitseminen

Suorat hyökkäykset verkoissa eivät ole ainoita uhkia, joilla voi olla vaikutus yritykseen. Tietojenkalasteluhyökkäykset ja käyttäjän manipulointihuijaukset voivat huijata käyttäjiä jakamaan luottamuksellisia tietoja tai tekemään omista järjestelmistään haavoittuvaisia. Kyberturvallisuuden analytiikka valvoo jatkuvasti tällaisten tapahtumien varalta.

Sisäisten uhkien havaitseminen

Kyberturvallisuuden analytiikka auttaa seuraamaan käyttäjien ja entiteettien käyttäytymistä verkossa, mikä mahdollistaa epäilyttävien toimintojen tai sisäisten uhkien varhaisen havaitsemisen.

Tapausten käsittely ja digitaalinen tutkimus

Tietoturvatiimit voivat käyttää kyberturvallisuuden analytiikkaa tapausten käsittelyssä antamalla tehokkaita merkityksellisiä tietoja, joita tarvitaan hyökkäyksen ratkaisemiseen. Tarkat tietoturvan tarkistukset auttavat tietoturvatiimejä ymmärtämään tapausten luonteen suojaustason kannalta ja varmistamaan, että kaikki vaarantuneet entiteetit korjataan.

Riskiarviointi

Koneoppimistyökalut automatisoivat uhkatietojen luomisen ja analysoinnin sekä luokittelevat ja tallentavat havaitut uhat myöhempää käyttöä varten. Tämä parantaa järjestelmän kykyä tunnistaa samankaltaisia uhkia ja arvioida niiden riskitasoa.

Tietoturvan vaatimustenmukaisuus ja raportointi

Kyberturvallisuuden analytiikkaratkaisu voi parantaa organisaation kykyä noudattaa toimialan säädöksiä ja osoittaa läpinäkyvyyttä automaattisen raportoinnin avulla.

Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalujen tyypit


Organisaatioilla on käytössään useita kyberturvallisuuden analytiikkatyökaluja, joista jokaisella on erilaisia toiminoja, jotka vastaavat erilaisiin tarpeisiin. Jotkin työkalut tekevät muutakin kuin analysointia tarjotakseen automaattista suojausta ja uhkien käsittelyä.

Päätepisteiden tunnistus ja käsittely

Päätepisteiden tunnistus ja käsittely (EDR) on ohjelmisto, joka suojaa loppukäyttäjiä, päätepistelaitteita ja IT-resursseja reaaliaikaisen analytiikan ja tekoälypohjaisen automaation avulla. EDR suojaa uhilta, jotka on suunniteltu ohittamaan perinteiset virustentorjuntaohjelmistot ja muut perinteiset päätepisteiden suojaustyökalut.

Laajennettu havaitseminen ja reagointi

Laajennettu havaitseminen ja reagointi (XDR) on työkalu, joka tunnistaa, arvioi ja korjaa uhat automaattisesti. XDR laajentaa suojauksen laajuutta suojaamalla laajempaa tuotevalikoimaa kuin EDR, mukaan lukien organisaation päätepisteet, palvelimet, pilvisovellukset ja sähköpostit.

Verkkoliikenteen analyysi

Verkkoliikenteen analyysi on prosessi, jossa seurataan verkkoliikennettä, jotta voidaan poimia tietoja mahdollisista tietoturvauhista ja muista IT-ongelmista. Se tarjoaa arvokkaita merkityksellisiä tietoja verkon toiminnasta, jonka avulla tietoturva-asiantuntijat voivat tehdä päätöksiä verkon infrastruktuurin ja tietojen suojaamisesta.

Suojaustietojen ja -tapahtumien hallinta

SIEM auttaa organisaatioita tunnistamaan ja analysoimaan kyberuhkia sekä vastaamaan niihin ennen kuin ne vahingoittavat liiketoimia. Se yhdistää suojaustietojen hallinnan (SIM) ja suojaustapahtumien hallinnan (SEM) yhdeksi tietoturvan hallintajärjestelmäksi.

Suojauksen hallinnan automaattinen vastaus

Suojauksen hallinnan automaattinen vastaus (SOAR) tarkoittaa joukkoa työkaluja, jotka automatisoivat kyberhyökkäysten estämistä ja käsittelyä yhdistämällä järjestelmiä näkyvyyden parantamiseksi. Se määrittää, miten tehtäviä tulisi suorittaa ja luo tapausten käsittelysuunnitelman, joka sopii organisaatiosi tarpeisiin.

Uhkien etsintä

Kyberuhkien etsintä on prosessi, jossa tietoturvatiimit havaitsevat, eristävät ja neutralisoivat ennakoivasti kehittyneitä uhkia, jotka saattavat kiertää automaattiset tietoturvaratkaisut. Tiimit käyttävät erilaisia työkaluja tuntemattomien tai havaitsemattomien uhkien etsimiseen organisaation verkosta, päätepisteistä ja tiedoista.

Uhkatietämys

Uhkatietämys on tietoa, joka auttaa organisaatioita suojautumaan entistä paremmin kyberhyökkäyksiltä. Se sisältää analyyseja, jotka antavat tietoturvatiimeille kattavan näkymän uhkaympäristöstä, jotta he voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä siitä, miten hyökkäyksiin valmistaudutaan, miten ne havaitaan ja miten niihin reagoidaan.

Käyttäjien ja laitteiden toiminnan analysointi

UEBA on suojausohjelmistotyyppi, joka käyttää käyttäytymisanalytiikkaa, koneoppimisalgoritmeja ja automaatiota tunnistaakseen sekä käyttäjien että laitteiden poikkeavan ja mahdollisesti vaarallisen toiminnan organisaation verkossa.

Haavoittuvuuksien hallinta

Haavoittuvuuksien hallinta on prosessi, joka käyttää työkaluja ja ratkaisuja pitääkseen tietokonejärjestelmät, verkot ja yrityssovellukset turvassa kyberhyökkäyksiltä ja tietomurroilta.

Jatkuva valvonta

Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalut voivat valvoa organisaation koko ympäristöä – paikallisia järjestelmiä, pilvipalveluita, sovelluksia, verkkoja ja laitteita – koko päivän joka päivä ja paljastaa poikkeavaa tai epäilyttävää käyttäytymistä. Nämä työkalut keräävät telemetriatietoja, koostavat tiedot ja automatisoivat tapausten käsittelyn.

Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalujen edut


Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalut tarjoavat tietoturvatiimeille erilaisia etuja sekä organisaation tietojen suojaamiseen että yleisten suojausprosessien parantamiseen.

Näitä tärkeimpiä etuja ovat muun muassa seuraavat: 
 
  • Nopeampi uhkien havaitseminen. Koneoppimisella ja käyttäytymisanalyysilla parannellun analytiikan käytön tärkein etu on riskien huomaaminen ennen kuin niistä tulee ongelma. Ennakoiva valvonta auttaa tietoturvatiimejä tunnistamaan riskit ja reagoimaan niihin nopeammin kuin koskaan ennen. 
  • Parannettu tapausten käsittely. Joskus uhat ohittavat suojausjärjestelmät ja pääsevät organisaation tietoihin. Nopeammat vasteajat voivat kuitenkin rajoittaa vaurioita, eristää altistuneita alueita ja estää uhkia leviämästä organisaation järjestelmissä.
  • Riskiarviointi. Kaikki uhat eivät ole yhtä suuria. Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalujen avulla IT-ammattilaiset voivat arvioida, mihin riskeihin heidän on reagoitava ja missä järjestyksessä.
  • Tehostetut prosessit ja resurssien varaaminen. Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalujen avulla tietoturvatiimit voivat kerätä, korreloida ja analysoida organisaatiotietoja tehokkaammin. Yksinkertaistamalla prosessia nämä työkalut vapauttavat tietoturvatiimien aikaa, jolloin he voivat keskittyä järjestelmiin tai tapauksiin, jotka edellyttävät heidän toimiaan.
  • Parannettu uhkatietoisuus ja näkyvyys. Kyberturvallisuuden analytiikan automatisoitu luonne tarjoaa tietoturvatiimeille näkyvyyden riskeihin ilman, että heidän tarvitsee jatkuvasti testata ja jäljittää niitä. Koneoppimisen ja käyttäytymisanalyysin mallit mukautuvat jatkuvasti tarjotakseen organisaatioille kattavamman kyberturvallisuustietoisuuden.

Kyberturvallisuuden analytiikan parhaat käytännöt


Kuten kaikissa työkaluissa, tekniikka ei yksinään riitä onnistumisen varmistamiseen. Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalut edellyttävät jonkin verran valmistelua ennen käyttöönottoa ja ehkä joitakin muutoksia nykyisiin liiketoimintakäytäntöihin niiden käyttöönoton jälkeen. Parhaita käytäntöjä ovat esimerkiksi seuraavat:
 
  • Tietojen luokittelu. Varmista, että organisaation tiedot on luokiteltu oikein ja että ne täyttävät sisäiset tai ulkoiset vaatimustenmukaisuuden standardit. Määritä myös luottamuksellisten tietojen käyttöoikeudet. Organisaatiot, jotka käyttävät tietojen suojauksen työkaluja, voi jo olla käytössä prosesseja, jotka vastaavat luokittelun ja vaatimustenmukaisuuden vaatimukset. 
  • Pidennetyt säilytysajat. Säilytä tapahtumalokit, joita saatetaan tarvita tulevaisuudessa uhkien etsimistä tai vaatimustenmukaisuuden valvontaa varten. Se, kuinka kauan organisaatioiden tulisi säilyttää lokeja, voi vaihdella toimialan, vaatimustenmukaisuussäädösten tai toimiston mukaan. 
  • Zero Trust -suojausmalli. Suojaa kaikki ympäristöt Zero Trust -arkkitehtuurilla, joka suojaa jokaista tiedostoa, sähköpostia ja verkkoa todentamalla kaikki käyttäjätiedot ja laitteet.
  • Nykyiset uhkatiedot. Käytä uhkatietoja – uusimpia tietoja, jotka tarjoavat kattavan näkymän uhkaympäristöstä – tietoturvapäätösten tekemiseen. 
Aloittaakseen kyberturvallisuuden analytiikan käytön organisaatioiden tulisi:
 
  1. Tunnistaa tarpeensa. Kullakin organisaatiolla on omat suojaustavoitteensa – olipa kyse nopeammista käsittelyajoista tai paremmasta läpinäkyvyydestä vaatimustenmukaisuuden noudattamisessa. Ensimmäinen vaihe tehokkaan kyberturvallisuuden analytiikan käyttämisessä on tunnistaa kaikki nämä tavoitteet ja priorisoida ne koko uusien työkalujen ja valinta- ja käyttöönottoprosessin aikana.
     
  2. Tunnistaa tietolähteet. Tämä prosessi voi olla vaativa, mutta se on välttämätön tehokkaan kyberturvallisuuden analytiikan kannalta. Mitä kattavampia tietolähteet ovat, sitä parempi on näkyvyys arveluttaviin käyttäytymisiin ja epätavalliseen toimintaan, jotka voi ilmaista uhkaa.
     
  3. Valita sopiva työkalu. Kyberturvallisuuden analytiikkatyökalujen moninaisuus kuvastaa niitä käyttävien organisaatioiden erilaisia tarpeita ja tilanteita. Uusi yritys saattaa tarvita kattavan ratkaisun, joka käsittelee kaiken uhkien arvioinnin ja käsittelyn. Vakiintuneemmalla yrityksellä voi kuitenkin olla jo kyberturvallisuusratkaisuja. Tässä tapauksessa oikea työkalu voi olla sellainen, joka on suunniteltu integroitumaan olemassa oleviin järjestelmiin ja parantamaan näitä investointeja niiden korvaamisen sijaan.

Kyberturvallisuuden analytiikan haasteet


Organisaatiot, jotka pyrkivät laadukkaaseen kyberturvallisuuden analytiikkaan, kohtaavat useita haasteita, kuten tietosuojaan liittyviä huolenaiheita, aukkoja osaamisessa ja kehittyviä uhkia.

Tietosuojaan liittyvät huolenaiheet

Koska tietomurrot saavat usein kansainvälistä huomiota, ei ole ihme, että asiakkaat ja loppukäyttäjät ovat huolissaan siitä, miten yritykset käyttävät ja suojaavat heidän henkilökohtaisia tietojaan. Lisäksi on huomioitava paikalliset ja alan vaatimustenmukaisuussäädökset, jotka voivat tulla voimaan nopeammin kuin organisaatio voi päivittää tietojenhallintajärjestelmiään. Ratkaisu näihin haasteisiin voi olla kyberturvallisuuden analytiikkajärjestelmä, jossa on valmiita yhteensopivuusominaisuuksia ja tietosuoja, jotka sekä rajoittavat sisäistä käyttöä että estävät ulkoisia hyökkäyksiä ennakoivasti.

Aukot osaamisessa

Vaikka kyberturvallisuus ei ole uusi käsite, modernit teknologiat ja järjestelmät kehittyvät nopeasti, jotta ne pysyvät sekä sisäisten tarpeiden että ulkoisten uhkien tasalla. Osaavien kyberturvallisuuden analytiikan ammattilaisten puute tarkoittaa, että organisaatiot luottavat yhä enemmän manuaalisiin prosesseihin ja vanhentuneisiin järjestelmiin vain pysyäkseen ajan tasalla. Ensimmäinen ratkaisu, joka saattaa tulla mieleen, on työntekijöiden koulutuksen lisääminen. Tehokkaampi tapa voi kuitenkin olla ottaa käyttöön käyttäjäystävällinen työkalu, joka voi automatisoida yleisiä kyberturvallisuuden analytiikan prosesseja ja joka sisältää valmiita ominaisuuksia, kuten valmiit liittimet CDR:ään, pilvitietoihin ja palvelimiin, sekä muita integrointeja.

Kehittyvät uhat

Kyberhyökkäysten kehitystahti on ällistyttävä. Perinteistä tietoturva-analytiikkaa rajoittaa organisaation kyky tunnistaa, ymmärtää ja reagoida uhkiin, jotka ovat kehittyneempiä kuin organisaation sisäiset järjestelmät. Ratkaisu on kyberturvallisuuden analytiikka, joka kehittyy pysyäkseen uhkien tasalla. Koneoppiminen ja käyttäytymisanalyysi edistävät ennakoivaa ja ennaltaehkäisevää uhka-analyysia, joka voi pysäyttää hyökkäykset ennen kuin niillä on vaikutuksia organisaatioon. Uhkatietojen ympäristöratkaisut koostavat uhkien ilmaisinsyötteitä eri lähteistä ja keräävät tietoja, joita käytetään ratkaisuissa, kuten verkkolaitteissa, EDR- ja XDR-ratkaisuissa tai SIEM-ratkaisuissa.

Kyberturvallisuuden analytiikkaratkaisu

 
Kyberturvallisuuden analytiikan sisällyttäminen uuteen tai olemassa olevaan suojausprosessiin on erittäin tärkeää, jotta organisaatiot pysyvät turvassa ja noudattavat nykyisiä vaatimustenmukaisuussäädöksiä. Tunnistamalla malleja, poikkeamia ja uhkia koneoppimisen ja käyttäytymisanalyysin avulla tietoturva-asiantuntijat voivat helpommin suojata tietojaan ja varmistaa liiketoiminnan jatkuvuuden. Microsoft Security tarjoaa yhtenäisen suojaustoimien ympäristön, joka sisältää kyberturvallisuuden analytiikan, joka antaa organisaatioille niiden haluamat uhkien suojausominaisuudet.
RESURSSIT 

Lue lisää Microsoft Securitystä

  1.
Lyhythiuksinen henkilö työskentelee tietokoneen ääressä himmeästi valaistussa huoneessa.
Ratkaisu

Tekoälypohjaiset yhdistetyt tietoturvatoiminnot

Voita kyberuhat yhdellä tehokkaalla tietoturvatoimintojen alustalla.
Lue lisää
Parrakas mies istuu pöydän ääressä ja käyttää kannettavaa tietokonetta ja pöytätietokonetta sekä useita näyttöjä.
Tuote

Microsoft Sentinel

Tunnista ja pysäytä kyberhyökkäykset nopeasti tekoälyn täydentämän, tehokkaan ja pilvipohjaisen SIEM:n avulla.
Lue lisää
Kolme ammattilaista keskustelemassa keskenään pöydän ääressä.
Tuote

Microsoft Copilot for Security

Auta tietoturvatiimejä havaitsemaan piilotettuja kuvioita ja reagoimaan tapauksiin nopeammin generatiivisen tekoälyn avulla.
Lue lisää
Takaisin RESURSSIT-osaan

Usein kysytyt kysymykset

  • Kyberturvallisuuden analytiikka on tapa, jolla organisaatiot voivat löytää malleja ja havaita riskejä koko digitaalisessa tilassaan. Koneoppiminen ja käyttäytymisanalyysi tarjoavat tietoja, joiden avulla tapahtumat voidaan havaita ajoissa, jolloin tietoturvatiimit voivat estää uhkia aiheuttamasta vakavia vahinkoja. Näiden työkalujen avulla voidaan analysoida suuria tietomääriä, jolloin organisaatiot voivat reagoida uhkiin nopeammin ja pysyä paremmin suojattuina.
  • Kyberturvallisuuden analytiikka on tärkeää, koska se auttaa tietoturvatiimejä suojaamaan organisaatio- ja asiakastietoja sekä parantamaan kyberturvallisuuden käsittelyprosesseja. Kyberturvallisuuden analytiikan tärkeimpiä etuja ovat nopeampi uhkien havaitseminen, parannettu tapausten käsittely, riskien arviointi, tehostetut prosessit sekä entistä parempi uhkatietoisuus ja näkyvyys. Nämä kaikki auttavat parantamaan organisaation kriittisen infrastruktuurin suojausta, mikä vähentää organisaation tuottavuuteen ja tulokseen vaikuttavien hyökkäysten riskiä. Analytiikka on myös erittäin tärkeää vaatimustenmukaisuuden tarpeiden ja uhkien etsinnän kannalta.
  • Tekoälyä ja koneoppimista käytetään koostamaan, analysoimaan ja hankkimaan merkityksellisiä tietoja suuresta määrästä organisaatio- ja asiakastietoja. Lähteiden, kuten päätepisteiden, käyttäjien ja reitittimien, luoma tietojen määrä on skaalaushaaste kyberturvallisuuden ammattilaisille, jotka etsivät mahdollisista uhista kertovia trendejä tai merkityksellisiä tietoja. Tekoäly- ja koneoppimismalleja voidaan kouluttaa tunnistamaan trendejä tai hyödyntämään organisaation hallitsemia tietoja merkityksellisten tietojen löytämiseen. Uudet luovat tekoälytyökalut voivat auttaa parantamaan tietoturvatyön nopeutta ja laatua entisestään ja samalla lisäämään tietoturva-analyytikoiden osaamista.
  • Kyberturvallisuuden analytiikka voi auttaa havaitsemaan uhat ennakoivasti, ennen kuin ne aiheuttavat organisaatiolle häiriöitä. Kun tiedot korreloidaan eri lähteiden välillä, tietoturvatiimit saavat selkeämmän kuvan siitä, miten hyökkääjä liikkuu vektorien välillä, ja antavat lopulta kattavamman kuvan hyökkäyksestä ja sen vakavuudesta. Automaatiotyökirjojen käyttäminen voi auttaa lyhentämään yleisten tehtävien käsittelyyn kuluvaa aikaa, nopeuttaen keskimääräistä käsittelyaikaa.

Seuraa Microsoft Securitya